随着科技的发展,各个国家发展航天技术的力度越来越大,航天任务也变得日益多样复杂,其中在轨服务任务由于其具有极高的学术价值和经济价值已得到国内外学者的广泛关注。在轨服务航天器在执行任务的过程中,很多情况下会抓捕非合作目标,即质量特性与运动状态均未知的目标航天器,这会为服务航天器的控制系统带来巨大挑战,因此辨识组合体航天器的质量特性是执行控制任务的必要前提。空间机械臂被视为最有潜力的在轨服务技术,越来越多的基于空间机械臂的航天任务在太空中得到了验证。本文基于在轨服务任务背景,重点研究组合体航天器的质量特性辨识问题以及基于参数辨识的自适应姿态控制问题。本文主要研究内容包括:针对装载有空间机械臂系统的组合体航天器的质量特性辨识问题,建立重要坐标系,给出合理的假设,抽象、明确研究问题,利用修正罗德里格斯参数法建立姿态动力学模型,得到辨识偏差和控制器的显式关系,采用了通过空间机械臂改变构型对整个组合体航天器系统产生激励的质量特性辨识方案,将参数辨识问题转化为优化问题,对其进行可辨识性分析后,利用优化算法计算得到全局最优解。针对组合体航天器的姿态控制问题,考虑参数辨识结果存在的偏差以及太空环境的不理想等情况导致的组合体系统中可能出现的不确定性,基于第2章给出的辨识偏差和控制器的关系,设计了基于RBF神经网络的组合体航天器自适应PD控制律,针对该算法存在的不足提出了一个改进的自适应滑模控制律,最后仿真验证了两个控制律的有效性。针对考虑状态约束的组合体航天器自适应姿态控制问题,从控制指令和控制律两个方面入手。控制指令方面,基于机器人轨迹规划中平滑驱动的思想,设计了利用S曲线代替阶跃信号的改进方法。控制律方面,利用障碍李雅普诺夫函数在控制律中引入状态约束参数,从而达到改进的目的。仿真结果表明这两种方法均提高了控制效果。